August 1, 2007
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「豪」完當然要懺悔 / 歸於平淡,所以今天去又平又大粒雲吞既「沾仔記」,用十四元正解決午餐。(唯一唔好就係菜都冇條,叫油菜又太大碟。不過十四蚊仲想點﹖)
連巡航也巡完了(再走就太遠了),所以沒東西好說。-------------
先前兩天分別集中於「鼓勵討論」和「組織論點」,這天就是「定義清晰」。
兼及道德抉擇和家庭問題。有一點不錯的是,導師向老師們介紹了很多動漫畫作品,認為可供教學之用。(「Monster」就用來作「道德抉擇」的討論例子)
當然,那些都是知名作品(常到知日部屋的看倌應該很熟悉),對動漫迷而言是老生常談,但很多老師未必聽過的。不過,老師使用動漫畫自然有一點顧慮,就是可以混雜暴力和性成份。
(日本動漫比較不忌諱這些,尤其是對象年紀較大的,見30秒就懂的青漫少漫之別)
於是,下一步就是禁書禁歌﹕討論「暴力」的界定。當然,「暴力界定」的活動不會有任何終極結果,只是為了呈現「無統一標準」。
然後導師介紹了八十年代教育界和社工界爭取「禁制不良刊物」的活動(起因自黃玉郎的《小流氓》,真係多得佢同司徒華唔少),再討論對暴力/色情物品的不同理論(正反皆有,甚至有一個認為讀者自取所需,沒有影響可言)。不過,導師對各種色情閱讀研究的綜合看法,我就不太同意。
他表明有些研究顯示色情物品「沒有影響」,有些則顯示「有壞影響」(甚至有顯示「好影響」的),結論當然就是,色情物品對人的「影響」沒有定論。
(跟導師所說不同,這其實也是吳敏倫的說法,只偏重一面的是死光社。見吳敏倫《性禁忌》。)但我看到的卻是,這樣的結果反而暗示「沒有影響」。
因為,從統計角度出發,單一研究的誤差度,其實是對概率分佈的描述。就算所有研究的方法都正確無誤,它們所得的結果,仍會以「正確答案」(母體參數)為中心作常態分佈﹕(華盛頓大學)
方法正確,不保證得到正確答案,只能「有一定信心」,答案的誤差範圍有相當大機會包含正確答案而已。(因為沒有正式學統計,所以這解釋可能不好,請有識者指教)舉個例說,現在支持皇后碼頭的市民是 50%,如果現在抽取一百個樣本作民意調查(又假設民調沒有偏頗的話),所得的結果應該以 50% 為中心,大部分結果接近 50%(可能略高略低),支持比例非常高或非常低的民調結果都很少。
所以,如果有那麼多研究指出「沒有影響」,也有些指出「有壞影響」,還有少量「有好影響」的結果,似乎暗示它們是圈繞一個「影響接近零」(或微負)的中心作分佈。
就算(假設)色情物品本來就對人沒有影響,研究重複多次(亦假設研究機構很中立),結果也一樣可以偏離中心,產生正或負面效果。當然,這推論是有缺憾的。
首先,我沒有讀過原研究,不能肯定結果可以相比。
其次,不同研究方法產生的結果,不見得可以直接當成同一參數的常態分佈。
(因為不同研究方法,期望值可能本來就不同)
最後,我見到不到正式的數據,即是不知道數字的分佈。
不過我認為,如果研究的數目夠多的話,應該也可以看出大概的分佈情況。(又,說爭取普選、保留皇后碼頭的人「冇偈傾」,其實是忽略了政府的責任。
回歸後,老董的政府根本就是「冇偈傾」,他只會聽親中派的話。
於是任何民主派的溫和派都會失敗、失勢,只有強硬派可以邀功。
所以特區政治變得「冇偈傾」,主要責任仍在政府。
如果早就「有偈傾」的話,溫和派就會得到政府的讓步,勢頭蓋過強硬派。)-------------
這些「辯論操守」,如果你我做得到,就算不是天下無敵,亦足以受人尊敬﹕
Ethics in Argumentation
1. Be honest about their conclusion and reasons
2. Not leave out or distort important information
3. Have thoroughly research any claims they make (這點比較難—技術上)
4. Listen with respect, if not agreement, to opposing view points (難在心理)
5. Be willing to revise a position when better information become available (如果有人認為自己已經掌握真理﹖)
6. Give credit to secondary sources of information(Sterry Diestler, "Becoming a critical thinker", 1998)
教學生「批判思考」,目的在哪裡﹖
Affective dimensions of critical thinking by Richard Paul
Intellectual humility (謙遜求知)
Intellectual courage (勇於挑戰成見)
Intellectual empathy (同理心)
Intellectual integrity (內外一致)
Intellectual perserverance (堅持不懈)
Confidence in reason (理性求真)
Intellectual autonomy (獨立思考)甚麼叫「獨立思考」﹖有獨立思考,就等於不會「聽話」。
(當然,這不代表反叛或反社會,獨立思考後決定服從也可以。但獨立就有反叛的可能,不容見反叛就不可能有獨立。)導師說了一件很顯淺的道理﹕
不是我們給學生劃一條線,而是教他們自己劃一條線。
不單要劃線,而且還要留意自己立論的盲點,要有補充或修改的心理準備。雖然,那麼簡單的道理(其實不單是道理,是道德),很多為人師/長的,都不明白。
(甚至有人明言叫小朋友背這背那是為了讓他們變綿羊的)
還要有一批自以為手執「尚方寶劍」的走出來要當「劍聖」,可見「世界和平」有多難。
Comments (4)
""方法正確,不保證得到正確答案,只能「有一定信心」,答案的誤差範圍有相當大機會包含正確答案而已。(因為沒有正式學統計,所以這解釋可能不好,請有識者指教)""
通常統計數據會有信任周間(Confidence intervals)或偏差(Standard error)。
統計學只能幫助決策,不能用於決策,由其是達到所謂共識。
假定某次民調發現支持保衛碼頭的支持度是60%(95% CI = 51% to 71%)。代表用同一方法在同一個Population進行100次相同的民調,有95次的得到的95% CI都仍會在51%至71%之間。我們可以歸納出,在這個Population支持保衛碼頭的,已經過了半數。在這個討論,我們將所謂的Critical value設在50%。即示,當95% CI Cover了50%時,代表沒有共識。
以公共行政角度來說,這個Critical value是幾多呢?
p.s. 我都推介《統計,改變了世界》
謝謝。
我倒是想知道,如果像上文般把不同研究的結果 pool up,是否真的會有問題﹖
> 以公共行政角度來說,這個Critical value是幾多呢?
不是問我吧﹖我不知道。
> 如果像上文般把不同研究的結果 pool up,是否真的會有問題﹖
是會這樣做的。研究上叫做 Meta-analysis
請參考 「元分析」 (條目是我寫的)
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%83%E5%88%86%E6%9E%90
不過,「無影響」在研究上,永遠都只會寫成「無顯著影響」。假定50%為Null effect(無影響),高於50%為好影響,低於50%為壞影響,結合後的數字是49%(95%CI: 45% to 53%),我們的結論就會是「無顯著影響」或「無足夠證據證明有影響」
當然,如果樣本數不足的話,將「無顯著影響」解讀為「無影響」,這就干犯了第二類錯誤 Type II Error.
http://en.wikipedia.org/wiki/True_positive
謝謝補充。
以前也幫教授做過 meta-analysis,但畢竟不是自己處理數據,所以不熟悉。
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